睡眠健康数据分析

项目背景

背景描述

本数据集涵盖了与睡眠和日常习惯有关的诸多变量。如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。

  • 数据集的主要特征： 综合睡眠指标：

  • 探索睡眠持续时间、质量和影响睡眠模式的因素。

  • 生活方式因素：分析身体活动水平、压力水平和 BMI 类别。

  • 心血管健康：检查血压和心率测量值。

  • 睡眠障碍分析：确定失眠和睡眠呼吸暂停等睡眠障碍的发生。

  • 数据集列：人员 ID：

  • 每个人的标识符。

  • 性别：人员的性别（男性/女性）。

  • 年龄：人员的年龄（以年为单位）。

  • 职业：人的职业或职业。

  • 睡眠持续时间（小时）：该人每天睡眠的小时数。

  • 睡眠质量（量表：1-10）：对睡眠质量的主观评分，范围从1到10。

  • 身体活动水平（分钟/天）：该人每天进行身体活动的分钟数。

  • 压力水平（等级：1-10）：对人所经历的压力水平的主观评级，范围从1到10。

  • BMI 类别：人的 BMI 类别（例如，体重不足、正常、超重）。

  • 血压（收缩压/舒张压）：人的血压测量值，表示收缩压超过舒张压。

  • 心率 （bpm）：人的静息心率（以每分钟心跳数为单位）。

  • 每日步数：此人每天的步数。

  • 睡眠障碍：人体内是否存在睡眠障碍（无、失眠、睡眠呼吸暂停）。

有关睡眠障碍专栏的详细信息：

类型说明
无个体没有表现出任何特定的睡眠障碍。
失眠个人难以入睡或保持睡眠状态，导致睡眠不足或质量差。
睡眠呼吸暂停个人在睡眠期间呼吸暂停，导致睡眠模式中断和潜在的健康风险。

睡眠健康和生活方式数据集包括400行和13列，涵盖了与睡眠和日常习惯相关的广泛变量。它包括性别、年龄、职业、睡眠持续时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、身体质量指数分类、血压、心率、每日步数以及是否存在睡眠障碍等详细信息。
在这里，我们将使用已经可供使用的“Sleep _ health _ and _ life style _ dataset . CSV”数据库，下面您将看到数据的分析、数据的处理以及使用机器模型的学习分类来实现我们的目标。

导入库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
from yellowbrick.classifier import ConfusionMatrix
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

导入数据

df = pd.read_csv('/kaggle/input/sleep-health-and-lifestyle-dataset/Sleep_health_and_lifestyle_dataset.csv', sep = ',')

这里我们可以看到，我们有分类和连续变量，我们也可以看到，我们没有空值。
在这里插入图片描述

  • Person ID（个人ID）:每个人的标识符。
  • Gender（性别）:人的性别(男/女)。
  • Age（年龄）:以年为单位的人的年龄。
  • Occupation（职业）:人的职业或专业。
  • Sleep Duration (hours)（睡眠持续时间(小时)）:人每天睡眠的小时数。
  • Quality of Sleep (scale: 1-10)（睡眠质量(等级:1-10):对睡眠质量的主观评价，范围从1到10。
  • Physical Activity Level (minutes/day)（身体活动水平(分钟/天)）:个人每天从事身体活动的分钟数。
  • Stress Level (scale: 1-10)（压力水平(等级:1-10)）:对人所经历的压力水平的主观评级，范围从1到10。
  • BMI Category（身体质量指数类别）:个人的身体质量指数类别(例如，体重不足、正常、超重)。
  • Blood Pressure (systolic/diastolic)（血压(收缩压/舒张压)）:个人的血压测量值，表示为收缩压/舒张压。
  • Heart Rate (bpm)（心率(bpm)）:人的静息心率，单位为每分钟心跳数。
  • Daily Steps（每日步数）:此人每天走的步数。
  • Sleep Disorder（睡眠障碍）:人是否存在睡眠障碍(无、失眠、睡眠呼吸暂停)。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据分析

corr = df.corr().round(2)
plt.figure(figsize = (25,20))
sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = 'YlOrBr')

在这里插入图片描述
分类变量。
在这里，当我们查看分类变量时，我们可以看到我们的数据在男性和女性之间分布良好，查看身体质量指数，我们可以看到大多数人在正常和超重之间，当我们查看我们的目标变量时，我们可以看到大多数人没有睡眠问题，那些有睡眠问题的人在失眠和睡眠呼吸暂停之间分布良好。

plt.figure(figsize = (20, 10))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.gca().set_title('Variable Gender')
sns.countplot(x = 'Gender', palette = 'Set2', data = df)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.gca().set_title('Variable BMI Category')
sns.countplot(x = 'BMI Category', palette = 'Set2', data = df)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.gca().set_title('Variable Sleep Disorder')
sns.countplot(x = 'Sleep Disorder', palette = 'Set2', data = df)

在这里插入图片描述
看看职业一栏，我们可以看到我们有一些优势职业。
在这里插入图片描述
连续变量。
当我们看我们的分类变量时，我们可以看到，我们在大多数变量中没有一个模式，几乎所有的变量在一些数据中显示平衡，而在另一些数据中不显示平衡。

plt.figure(figsize = (15, 18))plt.subplot(4, 2, 1)
sns.histplot(x = df['Age'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 2)
sns.histplot(x = df['Sleep Duration'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 3)
sns.histplot(x = df['Quality of Sleep'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 4)
sns.histplot(x = df['Physical Activity Level'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 5)
sns.histplot(x = df['Stress Level'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 6)
sns.histplot(x = df['Heart Rate'], kde = False)plt.subplot(4, 2, 7)
sns.histplot(x = df['Daily Steps'], kde = False)

在这里插入图片描述
查看箱线图，我们可以确认我们没有需要处理的异常值

plt.title("Boxplot Age", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Age"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Sleep Duration", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Sleep Duration"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Quality of Sleep", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Quality of Sleep"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Physical Activity Level", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Physical Activity Level"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Stress Level", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Stress Level"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Heart Rate", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Heart Rate"])

在这里插入图片描述

plt.title("Boxplot Daily Steps", fontdict = {'fontsize': 20})
sns.boxplot(x=df["Daily Steps"])

在这里插入图片描述
双变量分析。
当我们比较我们的目标变量和分类变量时，我们可以看到有趣的模式，例如女性比男性有更多的睡眠问题，同样的，当我们看身体质量指数变量时，超重的人更有可能有睡眠问题，正常体重的人通常没有任何问题。
当我们看病人的职业时，我们可以看到一个非常有趣的事情，教授，护士和售货员更有可能有睡眠问题，当我们看律师，医生和工程师时，我们可以看到他们一般没有任何问题。

plt.figure(figsize = (20, 10))
plt.suptitle("Analysis Of Variable Sleep Disorder",fontweight="bold", fontsize=20)plt.subplot(2, 1, 1)
plt.gca().set_title('Variable Gender')
sns.countplot(x = 'Gender', hue = 'Sleep Disorder', palette = 'Set2', data = df)plt.subplot(2, 1, 2)
plt.gca().set_title('Variable BMI Category')
sns.countplot(x = 'BMI Category', hue = 'Sleep Disorder', palette = 'Set2', data = df)

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = (20, 10))plt.subplot(2, 1, 1)
plt.gca().set_title('Variable Occupation')
sns.countplot(x = 'Occupation', hue = 'Sleep Disorder', palette = 'Set2', data = df)plt.subplot(2, 1, 2)
plt.gca().set_title('Variable Blood Pressure')
sns.countplot(x = 'Blood Pressure', hue = 'Sleep Disorder', palette = 'Set2', data = df)

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = (25, 20))
plt.suptitle("Analysis Of Variable Sleep Disorder",fontweight="bold", fontsize=20)plt.subplot(4,2,1)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Age", data=df)plt.subplot(4,2,2)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Sleep Duration", data=df)plt.subplot(4,2,3)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Quality of Sleep", data=df)plt.subplot(4,2,4)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Physical Activity Level", data=df)plt.subplot(4,2,5)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Stress Level", data=df)plt.subplot(4,2,6)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Heart Rate", data=df)plt.subplot(4,2,7)
sns.boxplot(x="Sleep Disorder", y="Daily Steps", data=df)

在这里插入图片描述

模型构建。

这里，我们将删除不会在模型中使用的Person ID变量。

df = df.drop('Person ID', axis = 1)

hot = pd.get_dummies(df[['Gender', 'Occupation', 'BMI Category', 'Blood Pressure']])
df = pd.concat([df, hot], axis = 1)
df = df.drop(['Gender', 'Occupation', 'BMI Category', 'Blood Pressure'], axis = 1)

X = df.drop('Sleep Disorder', axis = 1)
X = X.values
y = df['Sleep Disorder']

标准缩放器
在这里，我们将使用StandardScaler将我们的数据放在相同的比例中

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_standard = scaler.fit_transform(X)

将数据转换为训练e测试，这里我们将使用30%的数据来测试机器学习模型。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_standard, y, test_size = 0.3, random_state = 0)

朴素贝叶斯
运行高斯模型。
这里我们将使用朴素贝叶斯模型，我们将使用我们的正态数据测试高斯模型。
在我们的第一个模型中，我们有一个非常差的结果，只有53%的准确率，虽然它只能很好地预测有问题的人，但它在预测没有问题的人时结果很差。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
naive_bayes = GaussianNB()
naive_bayes.fit(X_train, y_train)
previsoes = naive_bayes.predict(X_test)cm = ConfusionMatrix(naive_bayes)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_naive_gaussian = 0.530973451327433

决策图表
这里我们将使用决策树模型，我们将测试熵和基尼系数的计算。
在这里，我们应用GridSearch来检查哪些是可以使用的最佳指标。

parameters = {'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11],'min_samples_split': [2, 3, 4, 5, 6, 7],'criterion': ['entropy', 'gini']}model = DecisionTreeClassifier()
gridDecisionTree = RandomizedSearchCV(model, parameters, cv = 3, n_jobs = -1)
gridDecisionTree.fit(X_train, y_train)print('Mín Split: ', gridDecisionTree.best_estimator_.min_samples_split)
print('Max Nvl: ', gridDecisionTree.best_estimator_.max_depth)
print('Algorithm: ', gridDecisionTree.best_estimator_.criterion)
print('Score: ', gridDecisionTree.best_score_)

在这里插入图片描述
运行决策树。
现在，在我们的决策树模型中，与朴素贝叶斯相比，我们有了非常大的改进，我们有89.38%的准确性，该模型能够很好地预测3个类别。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_tree = 0.8938053097345132

columns = df.drop('Sleep Disorder', axis = 1).columns
feature_imp = pd.Series(decision_tree.feature_importances_, index = columns).sort_values(ascending = False)
feature_imp

BMI Category_Normal 0.450011
Physical Activity Level 0.227875
Age 0.109282
BMI Category_Normal Weight 0.090082
Sleep Duration 0.041911
Stress Level 0.038346
Blood Pressure_142/92 0.017656
Occupation_Teacher 0.013466
Occupation_Lawyer 0.005720
Occupation_Engineer 0.002862
Quality of Sleep 0.002789
Gender_Female 0.000000
Blood Pressure_130/85 0.000000
Blood Pressure_122/80 0.000000
Blood Pressure_125/80 0.000000
Blood Pressure_125/82 0.000000
Blood Pressure_126/83 0.000000
Blood Pressure_128/84 0.000000
Blood Pressure_128/85 0.000000
Blood Pressure_129/84 0.000000
Blood Pressure_130/86 0.000000
Blood Pressure_120/80 0.000000
Blood Pressure_131/86 0.000000
Blood Pressure_132/87 0.000000
Blood Pressure_135/88 0.000000
Blood Pressure_135/90 0.000000
Blood Pressure_139/91 0.000000
Blood Pressure_140/90 0.000000
Blood Pressure_140/95 0.000000
Blood Pressure_121/79 0.000000
Blood Pressure_118/76 0.000000
Blood Pressure_119/77 0.000000
Gender_Male 0.000000
Occupation_Accountant 0.000000
Occupation_Doctor 0.000000
Occupation_Manager 0.000000
Occupation_Nurse 0.000000
Occupation_Sales Representative 0.000000
Occupation_Salesperson 0.000000
Occupation_Scientist 0.000000
Occupation_Software Engineer 0.000000
Daily Steps 0.000000
Heart Rate 0.000000
BMI Category_Obese 0.000000
BMI Category_Overweight 0.000000
Blood Pressure_115/78 0.000000
Blood Pressure_117/76 0.000000
Blood Pressure_118/75 0.000000
Blood Pressure_115/75 0.000000
dtype: float64
随机森林
这里我们将使用随机森林模型，我们将测试熵和基尼系数的计算。
应用网格搜索

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierparameters = {'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11],'min_samples_split': [2, 3, 4, 5, 6, 7],'criterion': ['entropy', 'gini']}model = RandomForestClassifier()
gridRandomForest = RandomizedSearchCV(model, parameters, cv = 5, n_jobs = -1)
gridRandomForest.fit(X_train, y_train)print('Algorithm: ', gridRandomForest.best_estimator_.criterion)
print('Score: ', gridRandomForest.best_score_)
print('Mín Split: ', gridRandomForest.best_estimator_.min_samples_split)
print('Max Nvl: ', gridRandomForest.best_estimator_.max_depth)

在这里插入图片描述
运行随机森林。
在这里，在随机森林模型中，我们设法提高了更多，我们获得了90.26%的准确性。

random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, min_samples_split = 5, max_depth= 5,  criterion = 'gini', random_state = 0)
random_forest.fit(X_train, y_train)
previsoes = random_forest.predict(X_test)cm = ConfusionMatrix(random_forest)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_random = 0.9026548672566371

检查模型中最重要的变量

feature_imp_random = pd.Series(random_forest.feature_importances_, index = columns).sort_values(ascending = False)
feature_imp_random

MI Category_Normal 0.131351
BMI Category_Overweight 0.130821
Blood Pressure_140/95 0.092496
Age 0.086894
Sleep Duration 0.073755
Occupation_Nurse 0.060407
Physical Activity Level 0.055393
Heart Rate 0.049097
Daily Steps 0.048757
Stress Level 0.041599
Quality of Sleep 0.030586
Occupation_Salesperson 0.026217
Blood Pressure_135/90 0.025475
Blood Pressure_130/85 0.020394
Gender_Male 0.015391
Blood Pressure_125/80 0.014591
Occupation_Doctor 0.013854
Occupation_Engineer 0.012983
Occupation_Teacher 0.012427
Gender_Female 0.011748
BMI Category_Normal Weight 0.008467
BMI Category_Obese 0.006766
Blood Pressure_120/80 0.005265
Occupation_Accountant 0.003363
Occupation_Lawyer 0.002648
Blood Pressure_132/87 0.002587
Occupation_Sales Representative 0.002245
Blood Pressure_130/86 0.001697
Blood Pressure_128/85 0.001614
Blood Pressure_128/84 0.001585
Blood Pressure_142/92 0.001332
Blood Pressure_131/86 0.001149
Blood Pressure_139/91 0.000985
Blood Pressure_129/84 0.000805
Blood Pressure_140/90 0.000802
Blood Pressure_135/88 0.000744
Blood Pressure_126/83 0.000704
Blood Pressure_118/75 0.000622
Occupation_Software Engineer 0.000531
Blood Pressure_115/75 0.000520
Occupation_Scientist 0.000515
Blood Pressure_121/79 0.000504
Blood Pressure_117/76 0.000260
Blood Pressure_115/78 0.000051
Blood Pressure_119/77 0.000001
Blood Pressure_122/80 0.000000
Blood Pressure_118/76 0.000000
Blood Pressure_125/82 0.000000
Occupation_Manager 0.000000
dtype: float64

额外的树
这里我们将使用额外的树模型，我们将测试熵和基尼系数的计算。
应用网格搜索

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifierparameters = {'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11],'min_samples_split': [2, 3, 4, 5, 6, 7],'criterion': ['entropy', 'gini']}model = ExtraTreesClassifier()
gridExtraTrees = RandomizedSearchCV(model, parameters, cv = 3, n_jobs = -1)
gridExtraTrees.fit(X_train, y_train)print('Algorithm: ', gridExtraTrees.best_estimator_.criterion)
print('Score: ', gridExtraTrees.best_score_)
print('Mín Split: ', gridExtraTrees.best_estimator_.min_samples_split)
print('Max Nvl: ', gridExtraTrees.best_estimator_.max_depth)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_extra = 0.8849557522123894

kNN
这里我们将使用K-Neighbors模型，我们将使用GridSearch模型来找出在该模型中使用的最佳指标。
在这里，我们将使用GridSearch来找出在该模型中使用的最佳指标。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()k_list = list(range(1,10))
k_values = dict(n_neighbors = k_list)
grid = GridSearchCV(knn, k_values, cv = 2, scoring = 'accuracy', n_jobs = -1)
grid.fit(X_train, y_train)grid.best_params_, grid.best_score_

运行K-Neighbors。
虽然我们的结果稍差，但它仍然是一个很好的模型，准确率为88.49%。

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5, metric = 'minkowski', p = 2)
knn.fit(X_train, y_train)
previsoes = knn.predict(X_test)cm = ConfusionMatrix(knn)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_knn = 0.8849557522123894

逻辑回归
这里我们将使用线性回归模型。
我们设法得到了一个更好的结果，在逻辑回归模型中，我们有91.11%的准确率。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logistic = LogisticRegression(random_state = 1, max_iter=10000)
logistic.fit(X_train, y_train)
previsoes = logistic.predict(X_test)cm = ConfusionMatrix(logistic)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

logistic_normal = 0.911504424778761

adaboost算法
这里我们将使用AdaBoost模型，我们将使用GridSearch模型来找出在该模型中使用的最佳指标。
应用网格搜索

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierparameters = {'learning_rate': [0.01, 0.02, 0.05, 0.07, 0.09, 0.1, 0.3, 0.001, 0.005],'n_estimators': [300, 500]}model = AdaBoostClassifier()
gridAdaBoost = RandomizedSearchCV(model, parameters, cv = 2, n_jobs = -1)
gridAdaBoost.fit(X_train, y_train)print('Learning Rate: ', gridAdaBoost.best_estimator_.learning_rate)
print('Score: ', gridAdaBoost.best_score_)

在这里插入图片描述
运行Ada Boost。
这里，在AdaBoost模型中，我们设法保持与模型相同的质量，准确率为91.15%。

ada_boost = AdaBoostClassifier(n_estimators = 500, learning_rate =  0.02, random_state = 0)
ada_boost.fit(X_train, y_train)
previsoes = ada_boost.predict(X_test)cm = ConfusionMatrix(ada_boost)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

score_ada_scaler = 0.911504424778761

结论

我们的数据不是很多，，我们的样本总共只有13列374个数据，另一件使我们的工作更容易的事情是，我们没有空值，所以我们不需要执行处理。
当进行数据分析时，我们可以看到我们的数据之间有很多相关性，但由于我们几乎没有可用的数据，所以没有删除这些数据，当我们具体查看我们的分类变量时，我们可以看到我们的数据在性别变量方面很平衡， 当我们查看我们的目标变量时，我们可以看到我们的大部分数据没有睡眠问题，那些有睡眠问题的数据在两个类别之间很好地平衡(睡眠呼吸暂停和失眠)，当我们查看连续变量时，我们没有发现它们之间的模式，查看箱线图时，我发现没有必要处理异常值，数据分布良好。
当我们观察双变量分析比较我们的目标变量和我们的解释数据时，我们已经得出了一些结论，女性更有可能有睡眠问题，当我们看身体质量指数变量时，我们可以看到正常体重的人通常没有问题，超重的人通常更有可能有睡眠问题。 当我们看可变职业时，有趣的是看到一些职业比其他职业更容易有睡眠问题，另一个引起我注意的变量是年龄变量，老年人更容易有睡眠问题。

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LangChain Agents深入剖析及源码解密上(一) LangChain Agents深入剖析及源码解密上 Agent工作原理详解 本节会结合AutoGPT的案例，讲解LangChain代理（Agent）为核心的内容。我们前面已经谈了代理本身的很多内容，也看了绝大部分的源代码，例如：ReAct的源代码，还有mrkl的源代…
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P3183 [HAOI2016] 食物链

P3183 [HAOI2016] 食物链

题目描述 如图所示为某生态系统的食物网示意图，据图回答第 1 小题 现在给你 n 个物种和 m 条能量流动关系，求其中的食物链条数。物种的名称为从 1 到 n 编号 M 条能量流动关系形如 1,2,3​,…,am−1​,bm−1​,am​,bm​。其中 ai​ 和 bi​ 表示能量从物…
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Java反射 -- 详细介绍 （框架核心）

Java反射 -- 详细介绍 （框架核心）

反射 是 Java框架 的核心 ，无论是Tomcat、SpringMVC、Spring IOC、Spring AOP、动态代理 ，都使用到了 反射 反射的作用简单讲就是 无需 new 对象，就可以动态获取到一个类的全部信息，包括 属性、方法，构造器&#xff0…
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边写代码边学习之全连接Dense

边写代码边学习之全连接Dense

1. 全连接原理 全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）是一种最基本的神经网络结构，也被称为多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）。其原理是模拟人脑神经元之间的连接方式，通过多个…
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pytorch学习——多层感知机

pytorch学习——多层感知机

一.感知机 感知机——神经网络基本单元，最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成，每一层与它上一层相连，从中接收输入， 同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。 解释：如果…
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生态系统景观指数-聚集度指数AI计算

生态系统景观指数-聚集度指数AI计算

景观指数是景观生态学的常见指标，可用于不同生态系统的特征识别。景观指数是反映景观结构与空间格局的定量指标，目前已成为景观生态学领域常用的分析景观格局、度量空间异质性的重要方法。不同水平下的指数结果往往代表不同含义，应在把握指数…
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决策树学习

决策树学习

决策树学习 决策树决策树基础适用决策树学习的经典目标问题样本的表示训练样本决策树的概念发展历史 经典决策树算法ID3算法属性选择和节点混杂度（Impurity）ID3 Q1: 哪个属性是最佳属性？当前最佳属性节点选择熵（Entropy&#xff0…
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如何高效实现文件传输：小文件采用零拷贝、大文件采用异步io+直接io

如何高效实现文件传输：小文件采用零拷贝、大文件采用异步io+直接io

一般会如何实现文件传输？ 服务器提供文件传输功能，需要将磁盘上的文件读取出来，通过网络协议发送到客户端。如果需要你自己编码实现这个文件传输功能，你会怎么实现呢？ 通常，你会选择最直接的方法&#xf…
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交叉编译----宿主机x86 ubuntu 64位-目标机ARMv8 aarch64

交叉编译----宿主机x86 ubuntu 64位-目标机ARMv8 aarch64

1.交叉编译是什么，为什么要交叉编译 编译：在一个平台上生成在该平台上的可执行代码交叉编译：在一个平台上生成在另一个平台上的可执行代码交叉编译的例子：如51单片机的可执行代码（hex文件）是在集成环境kei…
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AT15透明屏有哪些特点？

AT15透明屏有哪些特点？

AT15透明屏是一种新型的显示技术，它采用了透明材料制成的屏幕，可以实现透明显示效果。这种屏幕可以广泛应用于各种领域，如商业广告、展览展示、智能家居等。 AT15透明屏的特点之一是其高透明度。 由于采用了透明材料制成，AT15透明…
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深度对话｜Sui资产所有权如何让游戏体验更好

深度对话｜Sui资产所有权如何让游戏体验更好

近日，我们采访了Mysten Labs的游戏产品总监Bill Allred，共同探讨了为什么Sui非常适合游戏。他分享了对Sui关键创新的看法，以及它为游戏开发者带来的价值，Sui的关键创新帮助开发者将他们所想象的游戏变为现实。 你能谈谈某些游戏的…
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【微服务系统设计】系统设计基础：速率限制器

【微服务系统设计】系统设计基础：速率限制器

什么是速率限制器？ 速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。 速率限制通过限制在给定时间段内可以到达您的 A…
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